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Hasta hoy, la información de identificación personal (IIP) ha actuado como la clave para la personalización. Puede rastrear los recorridos de los clientes, identificar segmentos específicos y generar información detallada para crear experiencias omnicanal personalizadas, mejorando así el compromiso y, en última instancia, la tasa de conversión de las marcas. Sin embargo, los últimos avances tecnológicos y la normativa GDPR están empujando a las empresas a pensar en formas nuevas e innovadoras de ofrecer personalización a sus clientes.
Promulgado en mayo de 2018, el GDPR tiene como objetivo proteger las data personales de los ciudadanos de la UE, y ya está teniendo efectos importantes en las empresas de Europa.
¿Cuáles son los retos?
Según la Estudio Forbes Insight 2020x, 71% de los consumidores se sienten frustrados cuando una experiencia de compra es impersonal, 74% de los clientes se sienten frustrados cuando el contenido del sitio web no está personalizado y 70% de los millennials se sienten frustrados porque las marcas envían correos electrónicos irrelevantes. Además, 80% de los consumidores son más propensos a realizar una compra a una marca que ofrezca experiencias personalizadas, mientras que 63% de los consumidores dejarán de comprar a marcas que muestren tácticas de personalización deficientes.
De ahí que las organizaciones tengan que encontrar el equilibrio adecuado mostrando a sus clientes ofertas personalizadas, al tiempo que mantienen su data seguridad.
¿Cómo afecta todo esto al ecosistema publicitario y a los consumidores?
En medio de todos los cambios, ¿cómo ofrecer personalización?
1. Cero-Parte Data
Cualquier información personal útil que el cliente esté dispuesto a compartir con usted, puede ser Zero-Party Data (ZPD). La trampa está en cómo se produce el compromiso con un cliente. ¿Recuerda cuando estableció su interés por la música después de descargarse una aplicación musical o cuando habló con un representante bancario para pedirle consejo sobre la mejor inversión para usted? Con la ayuda de la ZPD, no quedaría mucho espacio para las suposiciones o las conjeturas probabilísticas realizadas sobre el comportamiento data. Es muy pertinente, precisa y fiable. Además reduce los residuos de marketing para una marca y, al mismo tiempo, mejora la vida de sus clientes, convirtiéndose así en una situación beneficiosa para todos los implicados.
La ZPD puede recogerse a través de encuestas y cuestionarios, que se respaldan con un centro de preferencias donde los clientes pueden actualizar ellos mismos sus perfiles. Los concursos, las historias en las redes sociales y las preferencias in-app son otros métodos interactivos.
Ejemplos: ¿Cuáles son sus canales de compromiso preferidos? ¿A qué hora les gusta que les envíen mensajes y con qué frecuencia quieren saber de las marcas?
2. Marketing por correo electrónico
Según Blog Estudio Hubspot 2021, el marketing por correo electrónico genera $42 por cada $1 gastado, lo que supone un asombroso ROI de 4.200%. Esto lo convierte en una de las opciones más eficaces disponibles y las campañas de correo electrónico segmentadas muestran un CTR 50% más alto que las campañas no segmentadas. Además, según CampaignMonitor 2021 y 2019 estudios, los profesionales del marketing que utilizan campañas segmentadas notan hasta un 760% de aumento en los ingresos.
Ventajas de la personalización en el marketing por correo electrónico según los profesionales del marketing (Fuente : Ciclo de ventas 2020)
Artefact sigue un proceso de cuatro pasos para lograr los mejores resultados para las empresas. Para una comunicación holística con el cliente, el sistema CRM pasa a formar parte de un paisaje de sistemas holístico con el fin de hacer un uso óptimo de todas las señales del cliente data. En Artefact ayudamos a nuestros clientes en todos los pasos, desde la definición de la estrategia de CRM hasta la implementación de la infraestructura tecnológica que les permita ejecutar un CRM avanzado basado en IA e impulsado por data.
Seleccionar la herramienta CRM adecuada que tenga más sentido para su empresa, sus clientes objetivo, su sector, así como su geografía, es sin duda uno de los pasos más cruciales. Artefact realiza un análisis detallado de todas las herramientas relevantes comparando parámetros tanto funcionales como no funcionales. Una vez seleccionada la herramienta, el siguiente paso consiste en configurar los correos electrónicos desencadenantes adecuados para mantener a los clientes comprometidos en el momento oportuno con la oferta adecuada. A continuación, estas señales data se analizan más a fondo para desarrollar soluciones avanzadas basadas en la IA que permitan comprender el comportamiento de los usuarios.
La agrupación basada en la IA puede analizar el data del cliente desde múltiples puntos de contacto para obtener una imagen completa, crear segmentos más específicos y ajustar automáticamente las campañas para que sean más personalizadas para cada segmento. Incluso puede desarrollar potencialmente un segmento de uno al tratar cada perfil de cliente como un segmento singular, lo que permite una comunicación uno a uno con contenidos personalizados y tiempos adaptados a sus preferencias.
Eche un vistazo Puntuación de la propensión del cliente utilizando modelos de aprendizaje automático en Google Analytics Data.
Por último, para lograr una comunicación holística con los clientes, se recomienda encarecidamente realizar constantemente experimentos como pruebas A/B, retroalimentar los resultados como aportación para la optimización y utilizar plataformas CDP para escalar la solución potenciada por la IA.
3. Personalización de páginas web y aplicaciones
Optimizar el sitio web y la aplicación móvil para ofrecer una experiencia de cliente sin fisuras utilizando data de primera parte y animar aún más a los visitantes a proporcionar su data es otra forma de prosperar en el mundo sin cookies. Esto puede utilizarse para mejorar el rendimiento de las páginas y los contenidos y segmentar a los clientes para ofrecer una personalización mejorada. Una vez más, para dar en el clavo de la personalización web, nuestro probado enfoque de cuatro pasos de prueba y aprendizaje resulta muy útil. El primer paso consiste en definir el alcance y crear estrategias para seleccionar su audience. Defina los buyer personas utilizando su propio first-party data y mediante el “marketing basado en las personas”, es decir, la identidad basada en el inicio de sesión del usuario. Esto puede aprovecharse fácilmente para realizar un seguimiento de los consumidores en todos los sitios en los que inician sesión, ya que los propios consumidores otorgan directamente su consentimiento para utilizar su información de identificación personal (PII). Por ejemplo, utilizar recomendadores conscientes de la sesión o activadores de comportamiento in situ son algunos ejemplos. Consulte ¿Se ha quedado sin cookies? ¡Alimente un motor de audiencia basado en IA con first-party data para obtener targeting precisos!.
En el Artefact, se diseñaron escenarios de casos de uso para que Samsung se dirigiera a los visitantes con un banner personalizado de canje por un nuevo teléfono móvil, en función del dispositivo que el usuario esté navegando en ese momento. Además, hemos desarrollado un algoritmo de puntuación que predice la probabilidad de conversión de cada prospecto que visita el sitio web. Cada cliente potencial recibió un mensaje personalizado en función de su puntuación, lo que supuso un aumento de la conversión de +10%.
El segundo paso consiste en configurar la herramienta de personalización adecuada para su sitio web comparando la funcionalidad y realizando el análisis de ajuste. El siguiente paso es desplegar las operaciones de pruebas A/B evaluando los titulares personalizados, el contenido y las CTA, y las recomendaciones de productos para las variantes audience seleccionadas que se han encontrado en el primer paso. Por último, para seguir mejorando la personalización, hay que medir continuamente el rendimiento y realizar iteraciones en consecuencia.
4. Asociaciones 2P
Aparte de maximizar su propia recopilación first-party data, las asociaciones data de segundas partes con líderes tecnológicos y editores también son una opción viable para recopilar información rica en usuarios. Estas organizaciones recopilan su propia first-party data y colaborar con ellas puede hacer que esta valiosa data esté fácilmente disponible para las marcas. Se pueden explorar nuevos audience y ofrecer una mejor personalización a los que se solapan. Las marcas pueden intercambiar de forma segura información y conocimientos audience a través de un socio de identidad neutral. Según la Forrester reports, 96% de las empresas que han puesto en marcha asociaciones data han observado un aumento de la creación de valor. Consulte ¿Está sentado sobre una mina de oro (de segunda mano) data?
5. Inicio de sesión social en Walled Garden
Se trata de una opción fácil, cómoda y sin fisuras para recopilar información de identificación personal data y ofrecer personalización. Según Informe de tendencias sobre la identidad de los clientes 2022, 73% de la generación joven (18-25 años) prefieren el inicio de sesión social al largo proceso de registro y más de 70% prefieren Facebook y Google como su forma preferida de inicio de sesión social. El inicio de sesión social es una alternativa más rápida y puede ser beneficiosa de múltiples maneras, no sólo para mejorar la tasa de conversión, sino también para proporcionar escala, reducir el carrito abandonado y obtener un data más preciso de los clientes que puede utilizarse posteriormente en la optimización del embudo de marketing.
Es un proceso sencillo y puede completarse en sólo tres pasos:
6. Integración S2S
La API de servidor a servidor puede utilizarse para integrarse directamente con la API de seguimiento de personalización principal y proporcionar personalización en tiempo real. Recientemente la API S2S ha sido ampliamente desarrollada por Facebook y ahora aparece bajo el nuevo nombre de “API de conversiones de Facebook” (FB-CAPI).La FB-CAPI transmite eventos (acciones que los usuarios realizan en el sitio web) directamente a Facebook sin necesidad de una cookie de terceros. Aunque ha habido debate en el mercado sobre el uso y el cumplimiento de la data, si se implementa correctamente y en consonancia con los departamentos legales, este es el futuro para integrar herramientas publicitarias de terceros con sus sitios web para ofrecer una personalización data-driven a sus clientes.
Conclusión
La personalización no va a reducirse ni a morir, pero los cambios tecnológicos y normativos actuales están empujando definitivamente a las empresas a pensar en formas nuevas e innovadoras de llegar a sus clientes con el contenido adecuado, en el momento adecuado y con el mensaje adecuado. Como empresa, tiene que diseñar su estrategia de personalización para los próximos años. Nuestra recomendación es empezar con múltiples victorias rápidas con un enfoque de prueba y aprendizaje en unos cuantos mercados. A continuación, vea cuál de las técnicas y tecnologías de personalización aporta más rentabilidad y proporciona un alto compromiso/valor al usuario. Adopte y amplíe esas victorias rápidas para seguir desarrollando su oferta personalizada.
